连续登录问题是经典问题，今天做下总结。首先对原数据进行处理成客户和日期是不重复的，且日期是 yyyy-MM-dd 格式，这样好使用日期相关的函数。
时间序列数据的特征工程是一种技术，用于从时间序列数据中提取信息或构造特征，这些特征可用于提高机器学习模型的性能。以下是一些常见的时间序列特征工程技术：
需求有所升级： 中间间隔一天，也算连续登录，求出连续4天登录的用户id（因为样例中1001用户连续3天登录，但是升级后，则可视为连续4天登录）
038题目发出后，群里很多朋友发出各种疑问，也给出了很多写法。大家的疑问主要有两个
连续登录问题，是一个经典sql，本文从易到难，简单拓展，有更好方法的同学，欢迎私下交流
现有各用户的登录记录表t_login_events如下，表中每行数据表达的信息是一个用户何时登录了平台。现要求统计各用户最长的连续登录天数，间断一天也算作连续，例如：一个用户在1,3,5,6登录，则视为连续6天登录。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
Lag-Llama 是由 LLaMA 团队开发的时间序列基础模型，于2023年发布后迅速受到人工智能界的关注。这些预训练的模型经过大量时间序列数据的预训练，具备了存储不同频率和长度的时间序列数据的一般数据模式的能力，因此能够识别未见过的数据模式，且无需进行大量的微调。对于大型时间序列基础模型进行进一步微调，可以使它们实现与非基础模型相当的预测能力。
因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？
covariance stationary：一个时间序列，均值，方差，协方差不随时间而变化 上面的模型都和两维度有关： 1. 数据相互关联的程度 2. 稳定性
需要比较当天价格与前一天、后一天的价格进行比较，常规想法为进行关联，股票ID相等、日期为当天日期减1，为前一天价格，日期为当天价格加1，为后一天价格，然后进行计算；简化方法为使用lag和lead函数，可以避免进行表关联；
MySQL数据库中提供了很丰富的函数，比如我们常用的聚合函数，日期及字符串处理函数等。SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数，函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据，使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。本期我们将介绍MySQL函数，帮助你更好使用MySQL。
目录 前言 MySQL函数 聚合函数 数学函数 字符串函数 日期函数 控制流函数 窗口函数 序号函数 开窗聚合函数- SUM,AVG,MIN,MAX 前后函数 lag lead 首尾函数first_v
【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。
现有一张股票价格表stock_data有3个字段分别是股票代码(stock_code),日期(trade_date)，收盘价格(closing_price) ，请找出满足连续5天以上（含）每天上涨超过5%的股票,并给出连续满足天数及开始和结束日期。
业务场景：在报表开发中，只需要每个分组最近的一条数据。例如：某天的明细数据中，可能存在多条记录，只需要该天最后更新的一条记录。
时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因。而关于时间戳以及时序值的特征衍生，在建模过程中起到的作用是十分巨大的！之前写过一篇关于日期特征操作的文章——《关于日期特征，你想知道操作都在这儿～》，可以先回顾下，里面有关于日期特征的基础操作手法。
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
在日常工作进行数据的ETL或者面试时，经常遇到类似的问题，比如"统计连续N天交易额超过100万的店铺"、"统计连续登录天数超过3天的用户"等。对于这类问题，思路基本都是一样的。本文将介绍常用的两种解决方案。
有如下数据，记录每天每只股票的收盘价格，请查出每只股票的波峰和波谷的日期和价格； 波峰：股票价格高于前一天和后一天价格时为波峰 波谷：股票价格低于前一天和后一天价格是为波谷
现有一张股票价格表stock_data有3个字段分别是股票代码(stock_code),日期(trade_date)，收盘价格(closing_price) ，请找出满足连续5天以上（含）每天上涨超过5%的股票,并给出连续满足天数及开始和结束日期。备注：不考虑停牌或其他情况，仅仅关注每天连续5天上涨超过5%的股票。
实习和秋招笔面试的时候，SQL的考察必不可少，除了题目中会涉及业务背景外，大同小异的，大都考察聚合、表连接、窗口函数，尤以各种各样的窗口函数为重。
第二部分的函数也是很常用的基本函数，学会了某些函数，在编程上回很省事，效率也会大大的提高...
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址：http://www.icoolxue.com/album/show/113 1）python3新增特性： A： print()变化 B： 新增bytes类型，可以与str进行互换，以b字母作为前缀 C： 新增format()进行格式化处理 D： dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems()， 新增keys(), values(), it
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
我在《拼多多面试题：如何找出连续出现N次的内容？》里讲过遇到“连续问题”如何解决，并送出了一个万能模板，模板使用的是窗口函数解决连续问题。
在电商项目中经常需要对用户购买行为进行分析，比如需要求用户连续购买天数，用户这次购买与上次购买间隔天数。
连续问题考察范围可能涉及到：开窗函数，lag函数，row_number()，sum()over(order by) 等各种函数，以及相关数据处理技巧等，无论选取那种方法，连续问题都是相对较为复杂，考察综合能力的一类问题。
一般我们做数据挖掘或者是数据分析，再或者是大数据开发提取数据库里面的数据时候，难免只能拿着表格数据左看右看，内心总是希望能够根据自己所想立马生成一张数据可视化的图表来更直观的呈现数据。而当我们想要进行数据可视化的时候，往往需要调用很多的库与函数，还需要数据转换以及大量的代码处理编写。这都是十分繁琐的工作，确实只为了数据可视化我们不需要实现数据可视化的工程编程，这都是数据分析师以及拥有专业的报表工具来做的事情，日常分析的话我们根据自己的需求直接进行快速出图即可，而Pandas正好就带有这个功能，当然还是依赖matplotlib库的，只不过将代码压缩更容易实现。下面就让我们来了解一下如何快速出图。
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址：http://www.icoolxue.com/album/show/113 1）python3新增特性： A： print()变化 B： 新增bytes类型，可以与str进行互换，以b字母作为前缀 C： 新增format()进行格式化处理 D： dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems()， 新增keys(), values(), i
原文地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_last-value
2、 • 当签到天数%7=3 则领取3金币 • 当签到天数%7=0 则领取7金币 • 其余情况，领取1金币
在极易同质化的今天，流量竞争着实激烈，提高用户留存的重要性不言而喻，且存量用户的获客成本远远低于拉新成本。
十年前写的，关于Oracle分析函数、多维函数简单应用，主要针对BI报表统计，不一定很全面，但对BI应用场景做了少许说明。
本文介绍了Hive常见的序列函数，排名函数和窗口函数。结合业务场景展示了Hive分析函数的使用
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。 row_number() 该函数的格式如下： row_Number() OVER (partition by 分组字段 ORDER BY 排序字段 排序方式asc/desc) 简单的说，我们使用partition by后面的字段对数据进行分组，在每个组内，使用ORDER BY后面的字段进行排序，并给每条记录增加一个排序序号。 lag() 该函数的格式如下: lag(字段名,N) over
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
当我们开始使用Java进行编程时，很多人会把null值当做敌人，并且害怕NullPointerExceptions，下面给大家分享10个有效处理空值的技巧。
今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems，目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab，该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab，诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。个人认为，在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑 DML、SQL 调优、索引等进阶】，窗口函数可看作是考察求职者 SQL 功底的一个重要方面。
请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。结果应包含日期、留存天数和留存率。
导读：之前，在“数据和云”公众号发表过一篇文章《如何使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔（分析函数的使用）》，本文为续篇，如何提升程序的易用性。
本文是《使用SQL计算宝宝每次吃奶的时间间隔》的续篇，因为我工作繁忙，时常不能及时帮助媳妇儿记录，为了让不懂数据库的媳妇儿也可以自己用手机熟练操作。我继续做了一些修正和封装：
如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。
作为forecast包与xgboost包的重度依赖者，最近看到整合两家之长的forecastxgb包甚是兴奋，便忍不住翻译forecastxgb包的一些时间序列预测例子与大家交流。 一．安装 目前forecastxgb包还在不断完善中，有兴趣的朋友可以通过以下语句下载试用： devtools::install_github("ellisp/forecastxgb-r-package/pkg") 二．Forecastxgb包核心函数简介 (一). 核心函数xgbar(): forecastxgb使用xgbo
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。
随着数据量持续增长，对合格数据专业人员的需求也会增长。具体而言，对SQL流利的专业人士的需求日益增长，而不仅仅是在初级层面。 因此，Stratascratch的创始人Nathan Rosidi以及我觉得我认为10个最重要和相关的中级到高级SQL概念。 1.常见表表达式（CTEs） 如果您想要查询子查询，那就是CTEs施展身手的时候 - CTEs基本上创建了一个临时表。 使用常用表表达式（CTEs）是模块化和分解代码的好方法，与您将文章分解为几个段落的方式相同。 请在Where子句中使用子查询进行以下查询。
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